scene_flow3d op• Data kinds: points × points → flow_scattered
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.smooth_flow(pts0, pts1, k: 'int' = 10, n_iter: 'int' = 5) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import scene_flow3d; scene_flow3d.smooth_flow(pts0, pts1, k: 'int' = 10, n_iter: 'int' = 5) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("smooth_flow"))
nearest-neighbour flow को neighbourhood average से locally smooth करके regularised flow (N, 3) लौटाता है।
nearest_neighbor_flow के कच्चे flow (nearest neighbour correspondence के कारण noise वाले) को pts0 space की k-nearest-neighbour topology (point स्वयं सहित, केवल 1 बार बनाई गई) पर बार-बार औसत करता है। Zero-mean noise को दबाते हुए smooth displacement fields को काफ़ी हद तक बनाए रखता है (Jacobi iteration = flow field का Laplacian smoothing)। Linear fields symmetric neighbourhood में unbiased रहते हैं, curvature वाले fields थोड़ा सिकुड़ते हैं (एक ईमानदार smoothing bias)।
Args:
pts0: (N, 3) समय 0 का point cloud।
pts1: (M, 3) समय 1 का point cloud।
k: औसत के लिए इस्तेमाल होने वाले neighbours की संख्या (point स्वयं सहित)।
n_iter: smoothing iterations की संख्या।
Returns:
(N, 3) smooth किया गया displacement vector field।
Raises:
ValueError: गलत shape, या pts0 खाली न होने पर भी pts1 खाली हो।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• scene_flow_rigid — py -3.11 examples_3d/scene_flow_rigid.py
flow_scattered को input के रूप में लेते हैं)scene_flow3d)nearest_neighbor_flow · rigid_flow
*Provenance: scene_flow3d.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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